XÂY DỰNG MÔ HÌNH TỰ ĐỘNG NHẬN DẠNG, ĐÁNH GIÁ CHẤT LƯỢNG TINH TRÙNG DỰA TRÊN ẢNH HALO

Tóm tắt

Thách thức cơ bản trong chẩn đoán và điều trị vô sinh đó là việc thực hiện phân tích, đánh giá, phân loại nhanh chóng và chính xác chất lượng tinh trùng. Có nhiều phương pháp đánh giá mức độ đứt gãy ADN tinh trùng. Phương pháp phổ biến nhất hiện nay là khảo sát mức độ phân tán chất nhiễm sắc của tinh trùng (SCD) do Fernandez và cộng sự xây dựng. Đây là phương pháp đơn giản, dễ thực hiện với chi phí phù hợp, có thể đánh giá trên kính hiển vi thông thường nên dễ dàng phổ biến tại các cơ sở lâm sàng. Tuy nhiên, việc phân loại tinh trùng trên ảnh halo vẫn gặp khó khăn do sự đa dạng của hình dạng và kích thước của tinh trùng. Do đó, cần có các phương pháp mới để chuẩn hóa, tự động hóa và đẩy nhanh quá trình phân loại tinh trùng. Bài báo này trình bày việc sử dụng mô hình RetinaNet để phân loại tinh trùng trên ảnh halo. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình RetinaNet đạt được độ chính xác tốt trong việc phân loại tinh trùng trên ảnh halo. Bài báo cũng đề cập đến những thách thức và hướng phát triển tiếp theo của lĩnh vực này.